会用到的库的
1、selenium的webdriver
2、tesserocr或者pytesseract进行图像识别
3、pillow的Image进行图片处理
from selenium import webdriver import tesserocr from PIL import Image
tesserocr的安装.
获取验证码图片方法1:
def get_code_image(file_name): driver.save_screenshot(file_name) # 截取整个屏幕并保存 code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到验证码元素 left = code_element.location['x'] # 定位到截图位置 top = code_element.location['y'] right = code_element.size['width'] + left bottom = code_element.size['height'] + top im = Image.open(file_name) # 从文件读取截图,截取验证码位置再次保存 img = im.crop((left, top, right, bottom)) img.save(file_name) return file_name
获取验证码图片方法2:
def get_code_image(file_name): code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到验证码元素 code_element.screenshot(file_name)
注:此方法截图时屏幕会闪动,可能引发bug,如下图,目前没有解决
处理验证码图片
def deal_code_image(file_name): image = Image.open(file_name) # image.show() #查看处理前的图片 # 处理图片去除干扰 # 将图片转化为灰度图像 image = image.convert('L') threshold = 90 # 设置临界值,临界值可调试 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) image = image.point(table, '1') # image.show() #查看处理后的图片 # 1:使用tesseract库识别图片中的验证码 # res = tesserocr.image_to_text(image) # 2:使用pytesseract库识别图片中的验证码 res = pytesseract.image_to_string(image) # print(res) #查看识别出来的文案 res = res.replace(" ", "") #去除结果中的空格 return res
处理前的图片,有干扰,无法识别
处理后的图片,基本可以识别
识别结果不一定准确,如果验证码输入错误,可以点击换一张图片再次识别,多次尝试,本次不做说明